Nvidia se asocia con Google Quantum AI para mejorar el diseño de dispositivos de computación cuántica de próxima generación a través de simulaciones avanzadas.
Utilizando la plataforma híbrida de computación cuántica-clásica y el superordenador Nvidia Eos, Google está simulando la física de sus procesadores cuánticos. Esta iniciativa tiene como objetivo abordar las limitaciones del hardware de computación cuántica actual, que enfrenta interferencias de ruido durante las operaciones.
Guifre Vidal, científico investigador en Google Quantum AI, declaró: "El desarrollo de computadoras cuánticas comercialmente útiles solo es posible si podemos escalar el hardware cuántico mientras mantenemos el ruido bajo control." La colaboración se centra en comprender las implicaciones del ruido en diseños de chips cuánticos más grandes.
Tradicionalmente, las complejas simulaciones necesarias para analizar el ruido han sido costosas en términos de cálculo. Sin embargo, con la plataforma CUDA-Q, Google puede utilizar 1,024 GPUs Nvidia H100 Tensor Core en el superordenador Eos para llevar a cabo simulaciones rápidas y económicas.
Tim Costa, director de cuántica y HPC en Nvidia, enfatizó la importancia de la supercomputación de IA en el avance de la computación cuántica, señalando que el uso de la plataforma CUDA-Q por parte de Google ejemplifica el papel de las simulaciones aceleradas por GPU en la resolución de problemas del mundo real.
La colaboración ha logrado hitos significativos, permitiendo simulaciones completas de dispositivos con 40 qubits, las más grandes de su tipo. Las técnicas de CUDA-Q permiten que simulaciones que antes tomaban una semana ahora se ejecuten en minutos.
El software que permite estas simulaciones aceleradas estará disponible públicamente en la plataforma CUDA-Q, facilitando una escalabilidad más rápida de los diseños de hardware cuántico para los ingenieros.